ISWD-SVD联合方法的变压器振动信号降噪

针对变压器有效振动信号受噪声干扰难以提取的问题,提出一种改进群分解-奇异值分解(Improved Swarm Decomposition-singular Value Decomposition,ISWD-SVD)的变压器振动信号降噪方法。该方法首先将功率谱熵负值作为目标函数,利用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)寻找群分解算法(Swarm Decomposition,SWD)最优参数;然后,采用最优参数对变压器振动信号进行SWD分解,并剔除剩余分量,得到重构信号;最后,利用SVD去除重构信号中的噪声残留,实现二次降噪。通过对仿真信号与现场信号进行降噪效果验证,并与其他降噪算法进行对比分析。结果表明:ISWD-SVD联合方法对变压器振动信号具有更好的降噪效果,可为变压器机械状态检测和故障诊断提供有力依据。